Cracking the code for maintaining quality training in Olympic distance triathlon: lessons learnt from a squad of elite Scandinavian athletes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: High-quality training is a key determinant of performance in the Olympic distance triathlon and is potentially influenced by a unique array of context-specific biopsychosocial factors. Our objective was to explore and describe these factors among squad members of a university-based, elite Olympic distance triathlete developmental programme. METHOD: A qualitative investigation using a visual communication tool-assisted focus group and longitudinal semistructured individual interviews was conducted. Responses were solicited from the University of Southern Denmark's elite triathlon team (n=8), and inductive coding from the focus group formed the basis of questions for the two rounds of individual interviews 11 months apart. All interviews were transcribed verbatim and then analysed thematically. RESULTS: Seventeen context-relevant factors were identified and 10 themes emerged, these being 'the cold weather ritual', 'digestive system conditioning', 'the curse of the night owl', 'the strings attached to sponsorship', 'my coach-my rock', 'mood maintenance', 'the asynchronous training rhythm', 'psychological slavery', 'the legacy of the asphalt tattoo' and 'the tension of family and friends'. CONCLUSIONS: By reflecting on their personal training vortex, elite triathletes were able to provide context-relevant insights into the maintenance of training quality over the course of a competitive season. Further research is required to elucidate whether and how biopsycholosocial factors can be modified to optimise the achievement of training goals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».